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Synopsis
In this book, the author adopts a state space approach to time series modeling to provide a new, computer-oriented method for building models for vector-valued time series. This second edition has been completely reorganized and rewritten. Background material leading up to the two types of estimators of the state space models is collected and presented coherently in four consecutive chapters. New, fuller descriptions are given of state space models for autoregressive models commonly used in the econometric and statistical literature. Backward innovation models are newly introduced in this edition in addition to the forward innovation models, and both are used to construct instrumental variable estimators for the model matrices. Further new items in this edition include statistical properties of the two types of estimators, more details on multiplier analysis and identification of structural models using estimated models, incorporation of exogenous signals and choice of model size. A whole new chapter is devoted to modeling of integrated, nearly integrated and co-integrated time series.
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In this book, the author adopts a state space approach to time series modeling to provide a new, computer-oriented method for building models for vector-valued time series. This second edition has been completely reorganized and rewritten. Background material leading up to the two types of estimators of the state space models is collected and presented coherently in four consecutive chapters. New, fuller descriptions are given of state space models for autoregressive models commonly used in the econometric and statistical literature. Backward innovation models are newly introduced in this edition in addition to the forward innovation models, and both are used to construct instrumental variable estimators for the model matrices. Further new items in this edition include statistical properties of the two types of estimators, more details on multiplier analysis and identification of structural models using estimated models, incorporation of exogenous signals and choice of model size. A whole new chapter is devoted to modeling of integrated, nearly integrated and co-integrated time series.
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- ÉditeurSpringer
- Date d'édition1990
- ISBN 10 3540528709
- ISBN 13 9783540528708
- ReliureBroché
- Langueanglais
- Nombre de pages348
- Coordonnées du fabricantnon disponible
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State Space Modeling of Time Series
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Springer, 1990
ISBN 10 : 3540528709
ISBN 13 : 9783540528708
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State Space Modeling of Time Series Universitext
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Springer, 1990
ISBN 10 : 3540528709
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State Space Modeling of Time Series (Universitext) Second edition
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Springer, 1990
ISBN 10 : 3540528709
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State Space Modeling of Time Series (Universitext)
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Springer, 1990
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State Space Modeling of Time Series
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Springer Berlin Heidelberg, 1990
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State Space Modeling of Time Series
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State Space Modeling of Time Series
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. In this book, the author adopts a state space approach to time series modeling to provide a new, computer-oriented method for building models for vector-valued time series. This second edition has been completely reorganized and rewritten. Background materi. N° de réf. du vendeur 4892556
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STATE SPACE MODELING OF TIME SERIES
Edité par
Springer-Verlag, Berlin, 1990
ISBN 10 : 3540528709
ISBN 13 : 9783540528708
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Softcover. Second, revised and enlarged edition. Octavo; 2nd, revised and enlarged edition; VG; Paperback; Spine, grey with yellow print; Cover is grey with yellow print, clean and bright; Text block clean and tight; xvii, 323 pages, illustrated "with 13 figures". 1364359. FP New Rockville Stock. N° de réf. du vendeur 1364359
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State Space Modeling of Time Series (Universitext)
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Springer, 1990
ISBN 10 : 3540528709
ISBN 13 : 9783540528708
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